目前Python有很多科学计算库，其中NumPy和SciPy是最著名的。然而，这些数据库往往给代数操作和语法使用带来不必要的麻烦，无法直观地管理数据类型。因此，基于此，以Armadilo为底层的PyArmadilo库重构了像Matlab和Octave这样容易使用的语法。此外，由于Pybind11的使用相对简单，Pyarmadilo使用Pybind11连接C++和Python。这个数据库最近正式发行。
1、PyArmadilo的研发经验
Armadilo是C++中与Eigen并驾齐驱的科学计算库。它以其简单易用的特点受到程序员和科学家的青睐，也受到Facebook的青睐、NASA、Boeing、Siemens、DeutscheBank、MIT、CMU、广泛应用于Stanford等公司和大学。此外，Armadilo和Rcpp的主要作者共同开发了Rcparmadilo，这是R语言中最重要的科学计算库，Github每月下载97.2万个。此外，Armadillo作为著名的开源机器学习库之一，也备受关注。
根据Armaddillo主要作者Conradsandsandsanderson的指导建议，Data61级实习生Jasonrumengan在昆士兰科技大学(QUT)本科学习期间，新南威尔士大学(UNSW)本科学习期间，JasonRumengan开发了这个Pyarmadillo库。在Pyarmadilo中，Terry被Conrad邀请与Jason合作开发mat和cube。这两种类型都是中国人。Jason主要负责mat部分和编译，Terry主要负责cube部分、文档和测试。
项目地址：https://github.com/terryyz/PyArmadillo。
具体来说，Pyarmadillo是Python语言强调易用性的线性代数库。该库的设计目的是提供类似于Matlab或Octave的高级语法和功能，使用户能够以熟悉和自然的方式表达数学操作。
PyArmadillo也是一个矩阵和多维数据集(cube)有200多个相关函数用于存储对象中的数据。所有功能均可用于平面结构，并支持整数、浮点和复数。该库集成了LAPACK或IntelMKL、OpenBLAS等高性能替代产品提供了多种矩阵分解。
2、安装指南
PyArmadillo 如下图所示：
安装 PyArmadillo 满足以下要求：
大于 Python3.6，推荐为 3.8 及以上；
支持至少 C++ 11 标准的 C++ 编译器；
至少 8G RAM；
64-bit 的 CPU, 最好 4 核以上；
安装前已安装 OpenBLAS 和 LAPACK。
3、目前支持的操作系统
Linux；
MacOS；
Window x64 (x86 暂时不支持)。
当前 PyArmadillo 仅为 MVP（minimum viable product），更多的功能仍在开发中。